探究上市公司財務(wù)預(yù)警的數(shù)學(xué)模型

王佳新

摘 要：財務(wù)風(fēng)險作為一種信號，能夠全面綜合反映企業(yè)的經(jīng)營狀況，要求企業(yè)經(jīng)營者進行經(jīng)常性財務(wù)分析，防范財務(wù)危機，建立預(yù)警分析指標體系，進行適當?shù)呢攧?wù)風(fēng)險決策。財務(wù)風(fēng)險作為一種經(jīng)濟上的風(fēng)險現(xiàn)象，已經(jīng)成為現(xiàn)代財務(wù)理論的核心內(nèi)容，及時發(fā)現(xiàn)上市公司存在的經(jīng)營風(fēng)險和財務(wù)風(fēng)險，對其各利益相關(guān)者來說都十分必要。財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型可以從定量角度客觀準確判斷企業(yè)的財務(wù)危機程度，本文通過構(gòu)建多變量模型成功預(yù)測企業(yè)財務(wù)風(fēng)險，這是一個可以適用于企業(yè)的有效的數(shù)學(xué)模型。

關(guān)鍵詞：財務(wù)風(fēng)險；預(yù)警；判別函數(shù)

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）03-0189-01

財務(wù)風(fēng)險作為一種信號，能夠全面綜合反映企業(yè)的經(jīng)營狀況，要求企業(yè)經(jīng)營者進行經(jīng)常性財務(wù)分析，防范財務(wù)危機，建立預(yù)警分析指標體系，進行適當?shù)呢攧?wù)風(fēng)險決策。財務(wù)風(fēng)險作為一種經(jīng)濟上的風(fēng)險現(xiàn)象，已經(jīng)成為現(xiàn)代財務(wù)理論的核心內(nèi)容。

財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)是以企業(yè)信息化為基礎(chǔ)，對企業(yè)在經(jīng)營管理活動中的潛在風(fēng)險進行實時監(jiān)控的系統(tǒng)。它貫穿于企業(yè)經(jīng)營活動的全過程，以企業(yè)的財務(wù)報表、經(jīng)營計劃及其他相關(guān)的財務(wù)資料為依據(jù)，利用財會、金融、企業(yè)管理、市場營銷等理論，采用比例分析，數(shù)學(xué)模型等方法，發(fā)現(xiàn)企業(yè)存在的分，并向經(jīng)營者示警。財務(wù)預(yù)警模型的預(yù)測方法有兩種，一種是單變量模型，這就是傳統(tǒng)的財務(wù)指標分析。通過對這些財務(wù)指標的長期觀察與分析，能夠從一定程度上發(fā)現(xiàn)是否存在財務(wù)風(fēng)險危機。但是，這也有其缺陷，這些一元比率都只反映企業(yè)存在的風(fēng)險程度的某一個方面，而且在這些比率彼此不全同時，指標的預(yù)警作用可能被抵消或者減弱，因此此方法有很大的局限性。因此，構(gòu)建多變量模型就成為大多數(shù)企業(yè)預(yù)測風(fēng)險的方法。

1 理論方法

應(yīng)變量Y為一個二元變量，設(shè)：若Y1=1，則該公司為財務(wù)困境公司；若Yi=0，則該公司為財務(wù)健康公司。通過對n個樣本公司的回歸分析，，可以確定線性函數(shù)的變量的系數(shù)。從而可以確定每個公司的平均健康度，平均健康度不是觀測值，而是每個公司的期望值。

根據(jù)配對選取樣本的特點，一般假設(shè)先驗概率為0.5，可以判斷Z值大于0.5的公司存在財務(wù)危機的可能性比較大，而小于0.5的公司一般認為是財務(wù)健康的。

2 變量設(shè)定

結(jié)合我國上市公司的實際情況，參照前人研究成果，本文從上市公司的盈利能力、償債能力、營運能力、現(xiàn)金流量等各方面選取了1個綜合反映上市公司的財務(wù)狀況的指標（見表1）。

3 數(shù)據(jù)的獲取

從我國滬、深兩市A股市場2016年2017年發(fā)生ST的非金融類公司中抽取30家作為研究樣本，是按照ST的時間排序采用等距離抽樣的方法進行抽取的，并按年度從ST公司所處的行業(yè)中隨機抽取相同數(shù)量的正常公司作為配比樣本。

4 樣本設(shè)計

首先，我們得對有財務(wù)危機和沒有財務(wù)危機得企業(yè)進行定義。從上市公司來看，比較適合的是我國證監(jiān)會目前對上市公司的一個規(guī)定，就是將ST公司定義為存在財務(wù)危機是比較可取的。因此，我們將從數(shù)據(jù)庫中選取連續(xù)2016年度和2017年度大概62家ST，與此相配對的是62家非ST的正常公司。經(jīng)過篩選，將一些數(shù)據(jù)卻是或者異常的公司排除以后，我們得到了30家ST公司樣本。然后在62家非ST公司中隨機選取了30家公司與之相配對，組成我們的樣本數(shù)據(jù)。具體的樣本選取結(jié)果如表2所示。

5 分析過程及報告

5.1 主要解釋變量的選取

5.1.1 判別函數(shù)的建立

經(jīng)過判別分析過程，從最初的11個特征財務(wù)比率中最后推導(dǎo)出只有三個變量的判別函數(shù)見公式：

1：Yt-1=474+2135X1+0.700X9+0.960X11

5.1.2 判別系數(shù)的檢驗結(jié)果

表3中WilksLambda和F統(tǒng)計檢驗表明，3個變量均在0.000顯著水平上通過。這說明兩類公司的特征變量之間存在有顯著差異。

5.2 判別分析得到的結(jié)果

表3中列出了一部分樣本進行判別分析得到的結(jié)果。如果得到的函數(shù)值大于0，則說明該上市公司在下一年度發(fā)生財務(wù)危機的概率比較小反之則應(yīng)提高警惕，該上市公司在下一年度發(fā)生財務(wù)危機的可能性比較大，且數(shù)值越小，發(fā)生財務(wù)危機的可能性越大。

本文采用的方法對模型預(yù)測準確性進行檢驗，檢驗效果比較理想，但是不能說明建立的模型對外部數(shù)據(jù)的檢驗效果也好，而交互式檢驗對模型的預(yù)測能力的判斷就是比較好的，可信度較高，具有可信度本模型的預(yù)測準確率為98%，而交互驗證的準確率其一致，可見建立的此模型是穩(wěn)定的可信的。